美团在前几天也开启了春招实习招聘模式,这一轮的笔试难度比较大,总共有五题,前三题属于“送分题”,最后一题属于名副其实的难题,毕竟涉及到一个相对复杂的数据结构--并查集,我看了关于这次笔试的一些讨论,很多人都对这题有些懵逼,所以今天我们来讲一道并查集相关的算法题。
今日凌晨,OpenAI发布Neural MMO—一个强化学习的大型多智能体游戏环境。这一平台可以在持久性和开放式任务中支持大量可变数量的智能体。
AI 科技评论按:OpenAI 于今日发布了 Neural MMO,它是一个为强化学习智能体创建的大型多智能体游戏环境。该平台支持在一个持久、开放的任务中使用大规模且数量可变的智能体。将更多的智能体和物种囊括到环境中可以更好地执行探索任务,促进多种生态位的形成,从而增强系统整体的能力。
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-tr.html
近日,Facebook正式更名为“Meta”,标志着其战略进入元界。9月,腾讯注册了“元界之王”和“QQ元界”等元界相关商标(王者荣耀和QQ分别是腾讯的热门手游和即时通讯应用)。同样在9月,华为轮值董事长胡厚昆在一次论坛上表示,“元界代表了人类对虚拟世界与物理世界进一步融合的期待。” 这些只是行业领导者采取的许多行动的一部分,引起了人们对“元界”概念的关注。
HBase应用场景非常广泛;社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看;张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍,非常赞!大力推荐!
https://www.mr-gut.cn/papers/read/1070836774
在Faster R-CNN算法之前,R-CNN,SPP-Net和Faster R-CNN这些方法中,都用到了SS(Selective Search)算法,它其实是一种区域建议算法为后续的检测任务提供候选框,SS的论文是《Selective Search for Object Recognition》,即便是这篇论文自己的任务最后都是目标识别:
在Facebook改名为Meta之后,每个人都在谈论元宇宙,但它究竟是什么?以下就为您作详细的介绍。
不久前,Facebook 正式更名为“Meta”,标志着其战略重心进入元宇宙。9月,腾讯注册了“王者元宇宙”和“天美元宇宙”等相关商标。同样在9月,华为轮值董事长胡厚昆在一次论坛上表示,“元宇宙代表了人类对虚拟世界与现实世界进一步融合的期待。”一时间,元宇宙的相关概念被人们广泛关注。
计算机视觉研究院主要涉及AI研究和落地实践,主要致力于目标检测、目标跟踪、图像分割、OCR、模型量化、模型部署等研究方向。研究院每日分享最新的论文算法新框架,提供论文一键下载,并分享实战项目。研究院主要着重”技术研究“和“实践落地”!
Link: https://msystems.asm.org/content/4/5/e00566-19
这篇2月的新论文介绍了Post-Hoc Adaptive Tokenwise Gating Over an Ocean of Specialized Experts (PHATGOOSE),这是一种通过利用一组专门的PEFT模块(如LoRA)实现零样本泛化的新方法
ABoVE: Vegetation Composition across Fire History Gradients on the Y-K Delta, Alaska
Yao Yao, Zhenhui Sun, Linlong Li, Tao Cheng, Dongsheng Chen, Guangxiang Zhou, Chenxi Liu, Shihao Kou, Ziheng Chen, Qingfeng Guan. 2023. “CarbonVCA: A Cadastral Parcel-Scale Carbon Emission Forecasting Framework for Peak Carbon Emissions.” Cities 138: 104354. doi:https://doi.org/10.1016/j.cities.2023.104354.
编程笔记需要将同一个文件夹下面的多个txt文件合并为一个txt文件,应该如何做呢?
在本文中,作者通过采用最先进的计算机视觉技术,在数据挖掘系统的数据提取阶段,填补了研究的空白。如图1所示,该阶段包含两个子任务,即绘制元素检测和数据转换。为了建立一个鲁棒的Box detector,作者综合比较了不同的基于深度学习的方法,并找到了一种合适的高精度的边框检测方法。为了建立鲁棒point detector,采用了带有特征融合模块的全卷积网络,与传统方法相比,可以区分近点。该系统可以有效地处理各种图表数据,而不需要做出启发式的假设。在数据转换方面,作者将检测到的元素转换为具有语义值的数据。提出了一种网络来测量图例匹配阶段图例和检测元素之间的特征相似性。此外,作者还提供了一个关于从信息图表中获取原始表格的baseline,并发现了一些关键的因素来提高各个阶段的性能。实验结果证明了该系统的有效性。
TCP的粘包和拆包问题往往出现在基于TCP协议的通讯中,比如RPC框架、Netty等。如果你的简历中写了类似的技术或者你所面试的公司使用了相关的技术,被问到该面试的几率会非常高。
作为世界数据挖掘领域的最高级别的学术会议,ACM SIGKDD(国际数据挖掘与知识发现大会,简称 KDD)将于 2019 年 8 月 4 日—8 日在美国阿拉斯加州安克雷奇市举行。自 1995 年以来,该会议已经举办二十多年,每年论文的接收率不超过 20%。
MapTask:map----->sort map:Mapper.map()中将输出的key-value写出之前 sort:Mapper.map()中将输出的key-value写出之后
Who,即主体(Subject),主体一般是指用户,也可以是程序,需要访问系统中的资源。
在 统计信息(上) 中,我们介绍了统计信息基本概念、TiDB 的统计信息收集/更新机制以及如何用统计信息来估计算子代价,本篇将会结合原理介绍 TiDB 的源码实现。
数据联邦(跨库合并数据) 功能组件 ,可满足对实际数据集成中不断扩展需求。提供虚拟数据集成服务和企业数据集成的能力。由于在实际数据集成平台中将传统的物理数据集成方法于虚拟数据方法相结合,该功能组件即刻提供数据的整体可视化图形流程。无需落具体落地到某一数据库,直接在ETL服务内存进行数据访问、运算...... 从而加快数据抽取速度,减少 IT 基础架构成本和复杂度、提高企业整个灵活性。
在上面的题目中,如果没有说“朋友的朋友也是朋友”这句话,那么就好办了,我们直接用一个二维数组来记录每一组朋友的信息,然后进行筛选就行了。但是有了这句话,我们就不能简单的用二维数组来解决了。那么怎么解决呢?
2017年10月16日,国务院印发《关于开展第三次全国土地调查的通知》(国发〔2017〕48号) 2017年12月12日,贵州省人民政府印发《关于开展贵州省第三次全国土地调查的通知》(黔府发〔2017〕33号) …… 2018年6月23日,贵州省土地学会印发《关于举办贵州省第三次全国土地调查专业技术培训班的通知》(黔土学发〔2018〕12号)
是一个使用awk工具对名为yourFile的文件进行操作的命令。下面对该命令进行详细解释:
遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分,长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘,防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下,并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差,不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明,使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果,因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验,例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。这些框架在ImageNet,COCO,VOC等数据集上表现很好,但是由于遥感图像数据集相对于ImageNet,COCO等数据集,不仅检测对象相对较小而且可供学习的数据集样本较少,需要针对这一特点进行优化。本文经过多次实验将高分辨率的图像切割成合适大小分辨率的图像以减小神经网络的输入,同时进行图片的预处理和数据增强来丰富学习样本。同时在真实情况下,农林区域易受到拍摄视角,光照等造成分割对象重叠,因此本文提出一种处理分割对象重叠的处理策略,来优化边界预测不准确的情况,使用该方法后准确率有明显提升。经实验证明,本文所提出的基于深度学习的农林业遥感影像分割在开源遥感图像数据集上的取得了94.08%的准确率,具有较高的研究价值 农林业遥感图像数据(图1)对于许多与农林业相关的应用至关重要。例如作物类型和产量监测,防灾减灾以及对粮食安全工作的研究和决策支持。最初,这些数据主要由政府机构使用。如今,蓬勃发展的农林业技术也需要在农场管理,产量预测和林业规划等各种应用领域进行革新。以往农林业地块的高质量遥感图像数据主要是手动在高分辨率图像中分割出来的,即通过土地功能不同引起的颜色,亮度或纹理的差异与周围区域 亮度或纹理的差异与周围区域区分开来。尽管农林业遥感图像的手动分类可以非常准确,但是非常耗时耗力。 图1.1:农田的遥感图像分割 定期更新农林业遥感图像数据的需求日益增加扩大了自动化分割农林业遥感图像的需求。 与ImageNet、VOC2007、COCO等目标检测/分类数据集中的大多数图像相比,农林业遥感图像中的对象相对简单。例如,人体的图像数据看起来要复杂得多,因为它包含各种不同纹理和形状的子对象(面部,手部,衣服等)。因此,优化传统的图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割的算法是非常重要的。该模型需要正确地排除不需要进行分割的对象(房屋,工厂,停车场等),区分具有几乎相似的光谱特性的相邻区域和可见度差的边界区域,并且正确地分割出所需的对象。 1.2 选题来源与经费支持 本研究课题来源于计算机与信息工程学院 随着传感器技术,航空航天技术,图像处理技术快速的发展,利用卫星遥感图像进行深度学习处理广泛应用于生产实际中。由于农林业遥感图像场景复杂,使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱,本文使用深度学习方法,在现有的的深度学习模型上训练,优化,最终提出一种一种优化后的深度学习模型,经测试,该模型在收集的农林业遥感图像数据集上可以准确的分割出所需的对象,本文提出的模型主要解决如下几个难点:
注释:如果您仅向 array_merge() 函数输入一个数组,且键名是整数,则该函数将返回带有整数键名的新数组,其键名以 0 开始进行重新索引(参见下面的实例 1)。
归并(Merge)排序法是将两个(或两个以上)有序表合并成一个新的有序表,即把待排序序列分为若干个子序列,每个子序列是有序的。然后再把有序子序列合并为整体有序序列。
获得整个范围的ph分布图(注:需选择范围与地块图层dk相同,注意设置坐标系与dk图层相同,不然会报错)
ABoVE: Post-Fire and Unburned Vegetation Community and Field Data, NWT, Canada, 2017
世界分区,是UE5给大世界项目提供的一套新的解决方案。相比于UE4的WorldComposition有了非常多的改进。官网也有很具体的介绍:
rebase 在 git 中是一个非常有魅力的命令,使用得当会极大提高自己的工作效率;如果乱用,会给团队其他人带来麻烦
相信很多人在刚开始使用数据库的INNER JOIN、LEFT JOIN和RIGHT JOIN时,都不太能明确区分和正确使用这三种JOIN操作,本文通过一个简单的例子通俗易懂的讲解这三者的区别,希望对大家能带来帮助。
完成一个WPF版本里最常用的一个功能场景:多边形(地块单元)的一套基本操作(我们以后简称煎饼果子来一套功能)。主程序是我以前做的WPF版本万能框子,绿色是目前已经完成的功能。
处理栅格数据时,有时可能需要处理数据间隙。这些可能是传感器故障、处理错误或数据损坏的结果。以下是航拍图像中数据间隙(即无数据值)的示例。
Cocos是由厦门雅基软件有限公司推出的开源游戏引擎,目前支持2D和3D游戏开发,不过最擅长的还是2D游戏开发,3D相关的引擎技术也是最近两年才提供的技术。2021年年初,Creator 3.0版本正式发布,将2D和3D两套产品进行合并,开始引擎一体化建设。Cocos Creator 进行了多次版本迭代,立足2D应用领域、持续进行优化的同时,在3D方面也取得长足进步。
前段时间看到了一篇文章,很有启发,就有了这篇推送。文章中所讨论的使用熵值来计算城市的功能混合度,思路很棒。
Sandbox is a virtual Metaverse where players can play, build, own. Play the Best - Sign In Virtual.
正规文法(四元式)定义了某种正规语言,正规式表示了某个正规集,它也定义了某种正规语言,因此可以说正规式和正规文法是等价的。即:
智能的一个重要组成部分是推理,即观察数据中不同事物之间的关系,并归纳总结出这些关系之间的推理规则,以进行可解释和可泛化的逻辑推理 。
思想:两堆已排好的牌,牌面朝下,首先掀开最上面的两张,比较大小取出较小的牌,然后再掀开取出较小牌的那一堆最上面的牌和另一堆已面朝上的牌比较大小,取出较小值,依次类推......
在学习粘包之前,先纠正一下读音,很多视频教程中将“粘”读作“nián”。经过调研,个人更倾向于读“zhān bāo”。
数字农业是一种现代农业方式,它将信息作为农业生产的重要元素,并利用现代信息技术进行农业生产过程的实时可视化、数字化设计和信息化管理。能将信息技术与农业生产的各个环节有机融合,对于改造传统农业和改变农业生产方式具有重要意义。
分治算法,根据字面意思解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。
深度神经网络(DNNs)在各种任务上取得了显著的进展,在工业应用中取得了显著的成功。在这些应用中,模型优化的追求突出地表现为一个普遍的需求,它提供了提高模型推理速度的潜力,同时最小化精度折衷。这一追求包括各种技术,尤其是模型削减、量化以及高效模型设计。高效模型设计包括神经架构搜索(NAS)和手工设计方法。模型削减已成为工业应用中优化模型的主要策略。作为主要加速方法,模型削减关注于有意去除冗余权重,同时保持准确性。
基于 World Machine 开发了一套程序化生成的管线,用于自动生成高度图,作为后续地形编辑的 Input。
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